Optimizing mixed ability teaching with the GSE Teacher Toolkit

GSE Teacher Toolkit: Teaching mixed ability classes

Sara Davila Nisan 15, 2025

A teacher sat at a table with students helping them work

Okuma zaman谋: 4 minutes

One of the biggest challenges for language teachers is teaching a mixed ability class. Students with different levels and abilities will always be present in our classrooms. So, how can we use the to improve mixed ability teaching? Let鈥檚 find out.听

How to teach mixed-ability classes

Differentiated instruction is the best way to address the challenges of mixed ability classrooms. This is a method that helps teachers adjust aspects of the curriculum to match the different levels of听students.*听This practice ensures that all learners are meeting course outcomes, even though their learning experience may be varied and听different.

In order to differentiate instruction and support students with different needs, teachers can change:听

the content being taught听听
the process used to teach听听
the product students create听听
the environment where learning takes place

Adjusting the content tends to be the most obvious way to support learners. So, teachers who want to engage with differentiated instruction in mixed ability classrooms often find themselves producing a lot of content. This is great听as a way to听support learners. However, creating new content or leveling existing content is time-consuming, and it can become a real challenge for teachers.听听

Content vs process

Instead of adjusting your content, you can use the GSE Teacher Toolkit to adjust your process. When you鈥檙e not creating lots of new content, you鈥檝e got more time to consider how to teach new language to your students and how they can show what they鈥檝e learned.听The GSE Teacher Toolkit helps teachers to focus on the process and language production of learners, rather than the content you are teaching.听

This means less work for you, and more engagement from your students, no matter what their level is. And the GSE Teacher Toolkit can help you understand the skills we can expect students to demonstrate. So how does this work in practice? Let鈥檚听take a look.听

Differentiated instruction in practice

Let's apply differentiated instruction, using the , to a complicated grammar lesson for a mixed classroom where some students are still A2, most are A2+ and a few are emerging B1.

Once you have the content for your students, it鈥檚 time to think about how to differentiate the lesson.听

One option would be to create two new worksheets, at an A2 level and an A2+ level - but as noted above, it鈥檚 a lot of work. Additionally, creating leveled worksheets means that you may听actually be听preventing your students from making progress by not adding enough challenge.听

To differentiate appropriately, it鈥檚 best to focus on the process that students will use, in this case, editing. In the GSE Teacher Toolkit, this kind of editing is an A2+ level skill. So, the A2+ and B1 students should be able to complete this worksheet.听

However, it might be a bit challenging for the A2 students. Therefore, you can look in the GSE Teacher Toolkit to find what writing skills you can expect from your A2 students. There are two skills that can be used to process this grammar point:听

A snippet of the gse toolkits writing points

Now that you understand the difference in process for students at different levels, it鈥檚 time to plan your lesson.听

How to differentiate process听

By the end of the lesson all students will be able to identify and correct errors in simple sentences to demonstrate the ability to use 'all of', 'none of', 'most of', 'a lot of', and 'a little of' correctly in writing.听

You can adjust the process to support students at all levels of ability.听

Lesson procedure for the worksheet	How the process is differentiated to support all learners
1. Ask all students to read the crossed-out errors in the worksheet and underline specific mistakes.	This supports A2 students the most. However, it's useful for all students.
2. Ask students in groups to discuss the mistakes. A2+ and B1 students will guide a discussion to create a series of "rules" to correct the mistakes in highlights.	This will be the most useful to A2+/B1 students while challenging your A2 students. Using groupwork allows more skilled students to support their peers.
3. All students will submit their grammar rules as group work.	This allows A2+/B1 students to help A2 students express grammar rules in their own words, to help improve understanding and use.
4. When finished all students complete the worksheet.	All students from A2/B1 can now complete the worksheet.
5. After completing the worksheet, all students will be asked to highlight the correction in the new sentences.	Completing the worksheet may have been easier for your A2+/B1 students.
6. Finally, all students will write a new sentence using the target language. Each student chooses one student to collaborate with.	Adding this extra step ensures that all students make progress by asking them to transfer their knowledge and demonstrate learning by creating something new.
7. Partners review each other鈥檚 sentences and underline any errors in the use of quantifiers. Partners can point out the rules that need to be applied and do a final review once changes have been made.	Applying the grammar rules that learners created to the new sentences helps to fully internalize the language of the lesson for all of your students at every level.
8. Students review peer corrections and create final sentences to submit to the teacher. Students submit all work, including original worksheet, sentences submitted to peers, peer-reviewed sentences with underlines and rule guidance and final correct sentences.	Now, all students from A2/B1 have had an opportunity to understand the rules, clarify and demonstrate knowledge of the grammar point.

This differentiated process primarily supports the students whose level is slightly lower. However, all students will benefit from the change in process, which gives them a chance to deepen their understanding of the grammar rules.听

And, as you can see, students write rules, create new sentences, and conduct a peer review.听All of听this work is created and completed by the students.

As the teacher, you don鈥檛 need to create a new worksheet to teach a differentiated class. The GSE Teacher Toolkit can help you to find a solution that creates more work for students and less work for the teacher.听

Learn more听

If you are interested in differentiated instruction,听t听I recommend is thoroughly researched and detailed by听.听

For more uses of the , there is a whole听section听dedicated to GSE听on our听blog where you鈥檒l find articles on how to use the toolkit. If you need to teach听grammar听and听vocabulary, the GSE Teacher Toolkit is there to support you.听

Read our posts 'Grammar lesson planning with the GSE Teacher Toolkit' and 'Assessing listening skills with the GSE'.

Explore our GSE resources

More blogs from 蜜桃app

Bilgisayarlar s谋navlar谋 ger莽ekten i艧aretleyebilir mi? ELT otomatik de臒erlendirmelerinin avantajlar谋
By 蜜桃app Languages
Yapay Zeka (AI) kullan谋m谋 da dahil olmak 眉zere otomatik de臒erlendirme, en yeni e臒itim teknolojisi 莽枚z眉mlerinden biridir. S谋nav i艧aretleme s眉relerini h谋zland谋r谋r, insan 枚nyarg谋lar谋n谋 ortadan kald谋r谋r ve en az insan s谋nav g枚revlileri kadar do臒ru ve g眉venilirdir. Yenilikler devam ettik莽e, bu 枚臒retmenler ve 枚臒renciler i莽in ger莽ek bir oyun de臒i艧tiricidir.

Bununla birlikte, anla艧谋l谋r bir 艧ekilde ELT toplulu臒unda bir莽ok soru ve bazen 艧眉pheyle kar艧谋land谋 - bilgisayarlar konu艧ma ve yazma s谋navlar谋n谋 ger莽ekten do臒ru bir 艧ekilde i艧aretleyebilir mi?

Cevap kocaman bir evet. D眉nyan谋n her yerinden 枚臒renciler zaten yapay zeka dereceli s谋navlara giriyor. ve Versant听s谋navlar谋, s谋nava girenlerin nerede ya艧ad谋klar谋na veya aksanlar谋n谋n veya cinsiyetlerinin ne oldu臒una bak谋lmaks谋z谋n konu艧ma ve yazma s谋navlar谋 i莽in tarafs谋z, adil ve h谋zl谋 otomatik puanlama sa臒lar.

Bu makale, yapay zeka otomatik puanlamas谋nda yer alan ana s眉re莽leri a莽谋klayacak ve yapay zeka teknolojilerinin tutarl谋 uzman insan yarg谋lar谋n谋n temelleri 眉zerine in艧a edildi臒ine dikkat 莽ekecektir. 脰yleyse, otomatik puanlama ve yapay zeka konusundaki kafa kar谋艧谋kl谋臒谋n谋 giderelim ve hem 枚臒retmenlere hem de 枚臒rencilere nas谋l yard谋mc谋 olabilece臒ini inceleyelim.

Yapay zeka ve geleneksel otomatik puanlama

Her 艧eyden 枚nce, geleneksel otomatik puanlama ile yapay zeka aras谋nda ayr谋m yapal谋m. Otomatik puanlama hakk谋nda konu艧tu臒umuzda, genellikle, 莽oktan se莽meli veya cloze 枚臒eleri olan 枚臒eleri puanlamay谋 kastediyoruz. C眉mleleri yeniden s谋ralaman谋z, a莽谋l谋r listeden se莽im yapman谋z, eksik bir kelimeyi eklemeniz gerekebilir - bu t眉r 艧eyler. Bu soru t眉rleri, belirli becerileri test etmek i莽in tasarlanm谋艧t谋r ve otomatik puanlama, her seferinde h谋zl谋 ve do臒ru bir 艧ekilde i艧aretlenebilmelerini sa臒lar.

Bunun gibi otomatik olarak puanlanan 枚臒eler, dinleme ve okudu臒unu anlama gibi al谋c谋 becerileri de臒erlendirmek i莽in kullan谋labilirken, yazma ve konu艧man谋n 眉retken becerilerini i艧aretleyemezler. Her 枚臒rencinin yaz谋l谋 ve s枚zl眉枚臒elerdeki tepkisi farkl谋 olacakt谋r, peki bilgisayarlar bunlar谋 nas谋l i艧aretleyebilir?

Yapay zekan谋n devreye girdi臒i yer buras谋d谋r.

Yapay zekan谋n, 枚rne臒in t谋bbi te艧histe oldu臒u gibi, b眉y眉k miktarda yap谋land谋r谋lmam谋艧 veriyle etkili ve %100 do臒ru bir 艧ekilde ba艧a 莽谋kmaya ihtiya莽 duyulan alanlarda nas谋l giderek daha fazla kullan谋ld谋臒谋 hakk谋nda 莽ok 艧ey duyuyoruz. Dil testinde AI, yaz谋l谋 ve s枚zl眉 testleri derecelendirmek i莽in 枚zel bilgisayar yaz谋l谋m谋 kullan谋r.

Yapay zeka, konu艧ma s谋navlar谋n谋 puanlamak i莽in nas谋l kullan谋l谋r?

陌lk ad谋m, her dil i莽in konu艧may谋 tan谋yabilen ve onu dalga bi莽imlerine ve metne d枚n眉艧t眉rebilen bir akustik model olu艧turmakt谋r. Bu teknoloji eskiden 莽ok s谋ra d谋艧谋 olsa da, ak谋ll谋 telefonlar谋m谋z谋n 莽o臒u art谋k bunu yapabiliyor.

Bu akustik modeller daha sonra bir testteki her bir istemi veya 枚臒eyi puanlamak i莽in e臒itilir. Bunu, 枚nce 枚臒eleri puanlamak i莽in 莽ift i艧aretleme kullanarak insan uzman puanlay谋c谋lar谋 kullanarak yap谋yoruz. Her madde i莽in y眉zlerce s枚zl眉 yan谋t al谋rlar ve bu 'Standartlar' daha sonra motoru e臒itmek i莽in kullan谋l谋r.

Daha sonra, insan taraf谋ndan i艧aretlenmi艧莽ok daha fazla 枚臒eyi besleyerek e臒itilmi艧 motoru do臒rular谋z ve makine puanlar谋n谋n insan puanlar谋yla 莽ok y眉ksek oranda ili艧kili olup olmad谋臒谋n谋 kontrol ederiz. Herhangi bir 枚臒e i莽in bu ger莽ekle艧mezse, insan i艧aretleyiciler taraf谋ndan belirlenen standartla e艧le艧mesi gerekti臒inden onu kald谋r谋r谋z. .95-.99 aras谋nda bir korelasyon bekliyoruz. Bu, testlerin %95-99 aras谋nda, insan taraf谋ndan i艧aretlenmi艧 numunelerle tamamen ayn谋艧ekilde i艧aretlenece臒i anlam谋na gelir.

Bu, insan i艧aretli konu艧ma testlerinin g眉venilirli臒ine k谋yasla inan谋lmaz derecede y眉ksektir. 脰z眉nde, AI motorunu e臒itmek i莽in bir grup son derece uzman insan de臒erlendirici kullan谋yoruz ve ard谋ndan standartlar谋 defalarca kopyalan谋yor.

Yapay zeka, yazma s谋navlar谋n谋 puanlamak i莽in nas谋l kullan谋l谋r?

AI yazma puanlamam谋z, ad谋 verilen bir teknoloji kullan谋r. LSA, yaln谋zca y眉zeysel 枚zelliklerine de臒il, kelimelerin arkas谋ndaki anlama dayal谋 olarak yazmay谋 analiz edebilen ve puanlayabilen bir do臒al dil i艧leme tekni臒idir.

Konu艧ma tan谋ma akustik modellerimize benzer 艧ekilde, 枚nce dile 枚zg眉 bir metin tan谋ma modeli kuruyoruz. Sisteme b眉y眉k miktarda metin besliyoruz ve LSA, kelimelerin birbirleriyle nas谋l ili艧kili oldu臒unu ve 枚rne臒in 陌ngilizce dilinde nas谋l kullan谋ld谋臒谋n谋枚臒renmek i莽in yapay zeka kullan谋yor.

Dil modeli olu艧turulduktan sonra, motoru bir testteki her yaz谋l谋枚臒eyi puanlamak i莽in e臒itiriz. Konu艧an maddelerde oldu臒u gibi, bunu da 枚nce 枚臒eleri puanlamak i莽in insan uzman puanlay谋c谋lar谋 kullanarak, 莽ift i艧aretleme kullanarak yap谋yoruz. Her bir madde i莽in y眉zlerce yaz谋l谋 yan谋t al谋rlar ve bu 'Standartlar' daha sonra motoru e臒itmek i莽in kullan谋l谋r.
Daha sonra, insan taraf谋ndan i艧aretlenmi艧莽ok daha fazla 枚臒eyi besleyerek e臒itilmi艧 motoru do臒rular谋z ve makine puanlar谋n谋n insan puanlar谋yla 莽ok y眉ksek oranda ili艧kili olup olmad谋臒谋n谋 kontrol ederiz.

脰l莽眉t her zaman uzman insan puanlar谋d谋r. Yapay zeka sistemimiz insan i艧aretleyiciler taraf谋ndan verilen puanlarla yak谋ndan e艧le艧miyorsa, insan i艧aretleyiciler taraf谋ndan belirlenen standartla e艧le艧mesi 莽ok 枚nemli oldu臒undan 枚臒eyi kald谋r谋r谋z.

AI'n谋n birden fazla 枚zelli臒i i艧aretleme yetene臒i

陌nsan belirte莽lerinin konu艧ma ve yaz谋l谋枚臒eleri puanlamada kar艧谋la艧t谋klar谋 zorluklardan biri, tek bir 枚臒e 眉zerinde bir莽ok 枚zelli臒i de臒erlendirmektir. 脰rne臒in, konu艧may谋 de臒erlendirirken ve puanlarken, i莽erik, ak谋c谋l谋k ve telaffuz i莽in ayr谋 puanlar vermeleri gerekebilir.

Yaz谋l谋 yan谋tlarda, i艧aretleyicilerin kelime da臒arc谋臒谋, stil ve dilbilgisi i莽in bir yaz谋 par莽as谋n谋 puanlamas谋 gerekebilir. Etkili bir 艧ekilde, her bir 枚臒eyi en az 眉莽 kez, belki de daha fazla i艧aretlemeleri gerekebilir. Bununla birlikte, AI sistemlerini konu艧ma ve yazmadaki her 枚zellik puan谋 konusunda e臒ittikten sonra, herhangi bir say谋da 枚zellikteki 枚臒eleri an谋nda ve hatas谋z olarak i艧aretleyebilirler.

Yapay zekan谋n 枚nyarg谋 eksikli臒i

Herhangi bir test i莽in temel bir 枚nc眉l, herhangi bir adaya hi莽bir avantaj veya dezavantaj verilmemesi gerekti臒idir. Ba艧ka bir deyi艧le, olumlu veya olumsuz 枚nyarg谋 olmamal谋d谋r. 陌nsan i艧aretli konu艧ma ve yaz谋l谋 de臒erlendirmelerde bunu ba艧armak 莽ok zor olabilir. Asl谋nda, adaylar genellikle bir ba艧kas谋 onlar谋 duymu艧 veya 莽al谋艧malar谋n谋 okumu艧 olsayd谋 farkl谋 bir puan alabileceklerini d眉艧眉n眉rler.

Yapay zeka sistemlerimiz 枚nyarg谋 sorununu ortadan kald谋r谋yor. Bu, konu艧ma ve yazma yapay zeka sistemlerimizin 莽ok 莽e艧itli insan aksanlar谋 ve yazma t眉rleri 眉zerinde e臒itilmesini sa臒layarak yap谋l谋r.

Motorlar谋m谋z谋 e臒itmek i莽in m眉kemmel anadili aksanlar谋 veya yaz谋 stilleri istemiyoruz. D眉nyan谋n d枚rt bir yan谋ndan yerel olmayan temsili 枚rnekler kullan谋yoruz. Konu艧ma ve yazma puanlamas谋 i莽in yapay zeka sistemlerimizi ilk kurdu臒umuzda, 枚臒elerimizi denedik ve milyonlarca 枚臒renci yan谋t谋n谋 kullanarak motorlar谋m谋z谋 e臒ittik. Yeni 枚臒eler geli艧tirildik莽e bunu yapmaya devam ediyoruz.

Yapay zeka otomatik de臒erlendirmesinin avantajlar谋

Ev 枚devi testlerini ve s谋navlar谋n谋 elle i艧aretlemekte yanl谋艧 bir 艧ey yoktur. Asl谋nda, 枚臒retmenlerin 枚臒rencilerini tan谋malar谋 ve ki艧isel geri bildirim ve tavsiyelerde bulunmalar谋莽ok 枚nemlidir. Bununla birlikte, g眉nl眉k veya haftal谋k y眉zlerce testi manuel olarak d眉zeltmek tekrarlay谋c谋, zaman al谋c谋, her zaman g眉venilir olmayabilir ve s谋n谋fta 枚臒rencilerle birlikte 莽al谋艧maktan zaman alabilir. Bi莽imlendirici ve 枚zetleyici de臒erlendirmelerde yapay zekan谋n kullan谋lmas谋, 枚臒renciler i莽in de臒erlendirilen uygulama s眉resini art谋rabilir ve 枚臒retmenler i莽in not y眉k眉n眉 azaltabilir.

Dil 枚臒renimi y眉ksek yeterlilik seviyelerine ilerlemek zaman al谋r, 莽ok zaman al谋r. Yapay zekan谋n karma kullan谋m谋艧unlar谋 yapabilir:
- Ki艧iselle艧tirilmi艧枚臒renme ve tan谋sal de臒erlendirme geri bildirimi sa臒lamak i莽in bi莽imlendirici de臒erlendirmenin听artan 枚nemini ele al谋n
- 脰臒rencilerin tahsis edilen 枚臒retim s眉resi i莽inde ve d谋艧谋nda pratik yapmalar谋na ve an谋nda geri bildirim almalar谋na izin verin
- 脰臒retmenlerin i艧 y眉k眉 sorununu ele al谋n
- 陌nsanlar谋n en iyi yapt谋臒谋 ve makinelerin en iyi yapt谋臒谋艧eylerden yararlanarak insanlar ve makineler aras谋nda erdemli bir kombinasyon olu艧turun.
- Y眉ksek riskli testlerde adil, h谋zl谋 ve tarafs谋z 枚zetleyici de臒erlendirme puanlar谋 sa臒lay谋n.
Umar谋z bu makale, yapay zekan谋n dil testlerimizde konu艧ma ve yazmay谋 de臒erlendirmek i莽in nas谋l kullan谋ld谋臒谋na dair birka莽枚nemli soruyu yan谋tlam谋艧t谋r. Google'谋n Ba艧 Bilim 陌nsan谋 ve Stanford Profes枚r眉 Fei-Fei Li'den ilgin莽 bir al谋nt谋, yapay zekay谋艧枚yle tan谋ml谋yor:

"脰臒rencilerime s谋k s谋k 'yapay zeka' ad谋yla yan谋lt谋lmamalar谋n谋 s枚yl眉yorum - bunda yapay bir 艧ey yok; Yapay zeka insanlar taraf谋ndan yap谋l谋r, insanlar gibi davranmas谋 ve nihayetinde insan ya艧amlar谋n谋 ve insan toplumunu etkilemesi ama莽lan谋r."

Bi莽imlendirici ve 枚zetleyici de臒erlendirmelerde yapay zeka asla 枚臒retmenlerin rol眉n眉n yerini almayacakt谋r. Yapay zeka 枚臒retmenleri destekleyecek, 枚臒rencilerin kendilerini geli艧tirmeleri i莽in sonsuz f谋rsatlar sunacak ve yava艧, g眉venilmez ve genellikle adil olmayan y眉ksek riskli de臒erlendirmelere bir 莽枚z眉m sunacakt谋r.

ELT'de yapay zeka de臒erlendirmelerine 枚rnekler

蜜桃app'da, yapay zeka teknolojisini kullanarak bir dizi de臒erlendirme geli艧tirdik.

Versant

Versant testleri, herhangi bir okulda, kurulu艧ta veya i艧letmede dil yeterlilik 枚l莽眉tleri olu艧turmaya yard谋mc谋 olacak harika bir ara莽t谋r. 脰臒renci i莽in uygun seviyeyi belirlemek i莽in yerle艧tirme testleri i莽in 枚zel olarak tasarlanm谋艧t谋r.

PTE Academic

, bir 眉niversiteye yerle艧mek, i艧 bulmak veya vize almak i莽in 陌ngilizce d眉zeylerini kan谋tlamas谋 gerekenlere y枚neliktir. Testleri puanlamak i莽in yapay zekay谋 kullan谋r ve sonu莽lar be艧 g眉n i莽inde haz谋r olur.

蜜桃app English International Certificate (PEIC)

蜜桃app English International Certificate (PEIC) ayr谋ca otomatik de臒erlendirme teknolojisini kullan谋r. Evde veya okulda (veya g眉venli bir test merkezinde) iste臒e ba臒l谋 olarak iki saatlik bir test ile. Geli艧mi艧 konu艧ma tan谋ma ve s谋nav notland谋rma teknolojisi ile d眉nya 莽ap谋ndaki profesyonel ELT s谋nav i艧aretleyicilerinin uzmanl谋臒谋n谋n bir kombinasyonunu kullanan patentli yaz谋l谋m谋m谋z, 陌ngilizce dil becerisini 枚l莽ebilir.
A臒ustos 30, 2019
陌艧 yerinde 陌ngilizce jargondan ka莽谋nman谋n 11 yolu
By 蜜桃app Languages

"Mavi g枚ky眉z眉 d眉艧眉ncesinden" "莽ok say谋da hareketli par莽aya" kadar, ofiste kullan谋lan ve bazen bir 莽al谋艧ma ortam谋nda 莽ok az anlam ifade eden bir莽ok ifade vard谋r. Bu ifadeler 'i艧 jargonu' olarak bilinir - veya 'kurumsal jargon', 'i艧 jargonu' veya 'y枚netim konu艧mas谋' olarak an谋ld谋臒谋n谋 duyabilirsiniz. Genellikle i艧yerinde bir meslek veya grup taraf谋ndan kullan谋lan bir dil t眉r眉d眉r ve zaman i莽inde olu艧turulmu艧 ve geli艧mi艧tir. Ve insanlar bu i艧 jargonunu etkileyici g枚r眉nmek i莽in mi yoksa konu艧tuklar谋 konudan emin olmad谋klar谋 ger莽e臒ini gizlemek i莽in mi kullan谋yorlar, sade 陌ngilizcekullanmak 莽ok daha basit ve net. Bu, daha fazla insan谋n ne s枚ylediklerini anlad谋臒谋 anlam谋na gelecektir -听hem ak谋c谋 hem de ikinci dil 陌ngilizce konu艧anlar.

Sade 陌ngilizce tercihi, ileti艧imin a莽谋k ve 枚zl眉 olma arzusundan kaynaklanmaktad谋r. Bu sadece ak谋c谋陌ngilizce konu艧anlar谋n olaylar谋 daha iyi anlamalar谋na yard谋mc谋 olmakla kalmaz, ayn谋 zamanda 枚臒renenlerin daha net bir kelime da臒arc谋臒谋陌ngilizce anlam谋na gelir. Bu, t眉m i艧 arkada艧lar谋n谋n ekibin bir par莽as谋 olarak dahil olduklar谋n谋 hissetmelerinin ve s枚ylenenleri anlayabilmelerinin 枚nemli oldu臒u i艧 d眉nyas谋nda 枚zellikle 枚nemlidir. Bu da her 莽al谋艧an谋n i艧lerini daha iyi yapmak i莽in ihtiya莽 duyduklar谋 bilgileri kullanmay谋 se莽tikleri dilde donan谋ml谋 hissetmelerine yard谋mc谋 olur.

Burada, i艧yerinde duyabilece臒iniz en yayg谋n 陌ngilizce jargon 枚rneklerinden baz谋lar谋n谋 ke艧fediyor ve kullanabilece臒iniz alternatifler 枚neriyoruz...

Mavi g枚ky眉z眉 d眉艧眉ncesi

Bu, mevcut d眉艧眉nce veya inan莽larla s谋n谋rl谋 olmayan fikirleri ifade eder. 陌nsanlar谋 d眉艧眉ncelerinde daha yarat谋c谋 olmaya te艧vik etmek i莽in kullan谋l谋r. 陌艧 arkada艧lar谋n谋z bir i艧 ortam谋nda neden g枚ky眉z眉n眉 tart谋艧t谋臒谋n谋z谋 merak edebilece臒inden, bu ifade kafa kar谋艧t谋r谋c谋 olabilir.

Bunun yerine: "Bu yeni bir m眉艧teri, bu y眉zden biraz mavi g枚ky眉z眉 d眉艧眉ncesi g枚rmek istiyoruz."

"Bu yeni bir m眉艧teri, bu y眉zden yarat谋c谋l谋臒谋n谋z谋 s谋n谋rlamay谋n" demeyi deneyin.

Helikopter g枚r眉n眉m眉

Bu ifade genellikle i艧letmeye geni艧 bir genel bak谋艧 anlam谋nda kullan谋l谋r. Bir helikopterde yolcu olma ve bir 艧ehrin veya manzaran谋n sadece yerden bakmaktan daha b眉y眉k bir g枚r眉nt眉s眉n眉 g枚rebilmem fikrinden gelir.听陌kinci dil 陌ngilizce konu艧mac谋lar谋 bu ifadeyi kelimenin tam anlam谋yla alabilir ve ofisteki birinin neden helikopter yolculu臒una 莽谋kmaktan bahsetti臒i konusunda 艧a艧k谋na d枚nebilir.

Bunun yerine: "陌艧te i艧in helikopter g枚r眉n眉m眉."

"Bu, i艧in geni艧 bir g枚r眉n眉m眉d眉r" demeyi deneyin.

T眉m 枚rdeklerinizi arka arkaya al谋n

Bunun ger莽ek 枚rdeklerle ilgisi yok; sadece organize olmak anlam谋na gelir. Bu ifadenin k枚kenini tam olarak bilmesek de, muhtemelen ebeveynlerinin arkas谋nda d眉zg眉n bir s谋ra halinde y眉r眉yen ger莽ek 枚rdek yavrular谋ndan kaynaklanmaktad谋r.

Bunun yerine: "Bu 艧irket i莽in yo臒un bir zaman, bu y眉zden t眉m 枚rdeklerinizi arka arkaya ald谋臒谋n谋zdan emin olun."

艦unu s枚ylemeyi deneyin: "Bu 艧irket i莽in yo臒un bir zaman, bu y眉zden m眉mk眉n oldu臒unca d眉zenli oldu臒unuzdan emin olun."

Kal谋plar谋n d谋艧谋nda d眉艧眉nmek

Genellikle insanlar谋 yeni veya yarat谋c谋 d眉艧眉nceyi kullanmaya te艧vik etmek i莽in kullan谋l谋r. Bu ifade, problem 莽枚zerken veya yeni bir kavram d眉艧眉n眉rken yayg谋n olarak kullan谋l谋r. Fikir 艧u ki, bir kutunun i莽indeyseniz, yaln谋zca bu duvarlar谋 g枚rebilirsiniz ve bu sizi en iyi 莽枚z眉m眉 bulmaktan al谋koyabilir.

Bunun yerine: "M眉艧teri ekstra 枚zel bir 艧ey ar谋yor, bu y眉zden kutunun d谋艧谋nda d眉艧眉nmeyi deneyin."

艦unu s枚ylemeyi deneyin: "M眉艧teri ekstra 枚zel bir 艧ey ar谋yor, bu y眉zden onlar i莽in yapt谋臒谋m谋z ola臒an i艧ten biraz farkl谋 bir 艧ey d眉艧眉nmeyi deneyin."

IGU'lar (Gelir Getirici Birimler)

Bir kolej m眉d眉r眉 bizi bu konuda uyard谋 - 枚臒rencilerine at谋fta bulunuyor. Bu, gere臒inden fazla kelime kullan谋ld谋臒谋nda klasik bir jargon 枚rne臒idir.

Bunun yerine: "Bu y谋l 300 yeni IGU'muz var."

"Bu y谋l 300 yeni 枚臒rencimiz var" demeyi deneyin.

Bayrak dire臒ine kadar 莽al谋艧t谋r谋n

Genellikle "... ve u莽up u莽mad谋臒谋na bak谋n" veya "... ve birinin selam verip vermedi臒ine bak谋n", bu c眉mle birinden bir fikir 枚nermesini ve tepkinin ne oldu臒unu g枚rmesini istemenin bir yoludur.

Bunun yerine: "Fikrine bay谋ld谋m, bayrak dire臒ine ko艧 ve u莽up u莽mad谋臒谋na bak."

"Fikrine bay谋ld谋m, di臒erlerinin bu konuda ne d眉艧眉nd眉臒眉n眉 g枚r" demeyi deneyin.

Y眉zme 艧eridi

Bir i艧 organizasyonundaki belirli bir sorumlulu臒u ay谋rt eden g枚rsel bir unsur - biraz ak谋艧艧emas谋 gibi - . Y眉zme 艧eridi diyagram谋n谋n ad谋, bilgilerin yukar谋daki resmimizde oldu臒u gibi farkl谋 b枚l眉mlere veya "艧eritlere" ayr谋lmas谋ndan gelir.

Bunun yerine: "Sorumluluklar谋n谋z谋n ne oldu臒unu 枚臒renmek i莽in y眉zme kulvarlar谋na bak谋n."

"Sorumluluklar谋n谋z谋n ne oldu臒unu 枚臒renmek i莽in 艧emaya/莽izelgeye bak谋n" demeyi deneyin.

Kanama kenar谋

Yenilik莽i veya son teknoloji bir 艧eyi tan谋mlaman谋n bir yolu. Neredeyse o kadar zekice olan ve 艧u anki durumunda inan谋lmaz olan daha da b眉y眉k bir teknoloji ilerlemesini ima etme e臒ilimindedir.

Bunun yerine: "Sat谋n ald谋臒谋m谋z yeni teknoloji son teknoloji."

"Sat谋n ald谋臒谋m谋z yeni teknoloji yenilik莽i" demeyi deneyin.

Tiger tak谋m谋

Kaplan ekibi, tek bir proje veya etkinlik i莽in bir araya getirilen bir grup uzmand谋r. Genellikle y枚netime her 艧eyin kontrol alt谋nda oldu臒undan emin olmak i莽in bir araya getirilirler ve bu terim g眉c眉 ifade eder.

Bunun yerine: "Kaplan ekibi sorunu 莽枚zecek."

"Uzmanlar sorunu 莽枚zecek" demeyi deneyin.

脟ok say谋da hareketli par莽a

Bir proje karma艧谋k oldu臒unda, bu ifade bazen 莽ok 艧eyin devam etti臒ini belirtmek i莽in kullan谋l谋r.

Bunun yerine: "Bu proje birka莽 ay s眉recek ve 莽ok say谋da hareketli par莽a var."

"Bu proje birka莽 ay s眉recek ve karma艧谋k olacak" demeyi deneyin.

Bir paradigma de臒i艧imi

Teknik olarak bu, bir 艧eyi nas谋l yapt谋臒谋n谋z谋 ve kulland谋臒谋n谋z modeli de臒i艧tirmeyi a莽谋klaman谋n ge莽erli bir yoludur. "Paradigma" kelimesi ("para-dime" olarak telaffuz edilir), bir 艧eyi yapman谋n kabul edilmi艧 bir yolu veya kal谋b谋d谋r. Yani "vardiya" k谋sm谋, olas谋 yeni bir yolun ke艧fedildi臒i anlam谋na gelir. Bununla birlikte, ikinci dil 陌ngilizce konu艧anlar, anlama a艧ina olmayabilir ve ger莽ekte ne anlama geldi臒i konusunda kafas谋 kar谋艧abilir.

Bunun yerine: "Bu sorunu 莽枚zmek i莽in bir paradigma de臒i艧ikli臒ine ihtiyac谋m谋z var."

艦unu s枚ylemeyi deneyin: Bu sorunu 莽枚zmek i莽in; Farkl谋 d眉艧眉nmemiz gerekiyor."

A臒ustos 12, 2019

蜜桃app

GSE Job Profiles

GSE Job Profiles